自适应批作业调度器：为 Flink 批作业自动推导并行度

01引言

对大部分用户来说，为 Flink 算子配置合适的并行度并不是一件容易的事。对于批作业，小的并行度会导致作业运行时间长，故障恢复慢，而不必要的大并行度会导致资源浪费，任务部署和数据 shuffle 开销也会变大。

为了控制批作业的执行时长，算子的并行度应该和其需要处理的数据量成正比。用户需要通过预估算子需要处理的数据量来配置并行度。但准确预估算子需要处理的数据量是一件很困难的事情：需要处理的数据量可能每天都在变化，作业中可能会存在大量的 UDF 和复杂算子导致难以判断其产出的数据量。

为了解决这个问题，我们在 Flink 1.15 中引入了一种新的调度器：自适应批作业调度器（Adaptive Batch Scheduler）。自适应批作业调度器会在作业运行时根据每个算子需要处理的实际数据量来自动推导并行度。它会带来以下好处：

1. 大大降低批处理作业并发度调优的繁琐程度；

2. 可以根据处理的数据量为不同的算子配置不同的并行度，这对于之前只能配置全局并行度的 SQL 作业尤其有益；

3. 可以更好的适应每日变化的数据量。

02用法

使 Flink 自动推导算子的并行度，需要进行以下配置：

1. 启用自适应批作业调度器；

2. 配置算子的并行度为 -1。

2.1 启用自适应批作业调度器

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